論文の概要: Universal Inference Meets Random Projections: A Scalable Test for
Log-concavity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.09254v1
- Date: Wed, 17 Nov 2021 17:34:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-18 16:01:40.799496
- Title: Universal Inference Meets Random Projections: A Scalable Test for
Log-concavity
- Title(参考訳): Universal InferenceがRandom Projectionsを発表 - ログ凹凸のスケーラブルなテスト
- Authors: Robin Dunn, Larry Wasserman, Aaditya Ramdas
- Abstract要約: 任意の次元の有限標本で証明可能な対数凹凸の最初のテストを示す。
実験により, D次元試験問題を多くの一次元問題に変換するために, ランダム・プロジェクションを用いて高出力が得られることがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 26.315973370589553
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Shape constraints yield flexible middle grounds between fully nonparametric
and fully parametric approaches to modeling distributions of data. The specific
assumption of log-concavity is motivated by applications across economics,
survival modeling, and reliability theory. However, there do not currently
exist valid tests for whether the underlying density of given data is
log-concave. The recent universal likelihood ratio test provides a valid test.
The universal test relies on maximum likelihood estimation (MLE), and efficient
methods already exist for finding the log-concave MLE. This yields the first
test of log-concavity that is provably valid in finite samples in any
dimension, for which we also establish asymptotic consistency results.
Empirically, we find that the highest power is obtained by using random
projections to convert the d-dimensional testing problem into many
one-dimensional problems, leading to a simple procedure that is statistically
and computationally efficient.
- Abstract(参考訳): 形状制約は、データ分布のモデリングに対する完全に非パラメトリックなアプローチと完全なパラメトリックなアプローチの間の柔軟な中間条件をもたらす。
対数共振の特定の仮定は、経済学、生存モデリング、信頼性理論にまたがる応用によって動機付けられている。
しかしながら、あるデータの根底にある密度が対数凹であるかどうかの有効なテストは今のところ存在しない。
最近の万能比テストは有効なテストを提供する。
普遍的なテストは最大推定(MLE)に依存しており、ログ凹面MLEを見つけるための効率的な方法がすでに存在する。
これにより、任意の次元の有限サンプルにおいて証明可能なログコンビニティの最初のテストとなり、漸近的一貫性の結果も確立される。
経験的に、最も高いパワーは、ランダムな投影を用いて、d-次元テスト問題を多くの1次元問題に変換することで得られ、統計学的に計算効率の良い単純な手順へと導かれる。
関連論文リスト
- Precise Error Rates for Computationally Efficient Testing [75.63895690909241]
本稿では,計算複雑性に着目した単純な対数-単純仮説テストの問題を再考する。
線形スペクトル統計に基づく既存の試験は、I型とII型の誤差率の間の最良のトレードオフ曲線を達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-01T04:41:16Z) - Conditionally Strongly Log-Concave Generative Models [33.79337785731899]
本稿では, 強い対数対数分布を持つ条件付き確率分布の積にデータ分布を分解する条件付き強対数対数モデルを提案する。
これは効率的なパラメータ推定とサンプリングアルゴリズムにつながり、理論的な保証があるが、データ分布はグローバルなログコンケーブではない。
数値的な結果は、$varphi4$モデルや弱レンズ収束写像のような物理場に対して、以前の研究よりも高分解能で示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-31T20:59:47Z) - Boosting the Power of Kernel Two-Sample Tests [7.1795069620810805]
マハラノビス距離を用いて、複数のカーネル上でMDD推定値を組み合わせることで、カーネルテストのパワーを高める方法を提案する。
結果として得られるテストは普遍的に一貫したものであり、カーネル/バンド幅の拒絶に対して集約することで得られるので、有限サンプルにおいて幅広い代替品を検出するのにより強力である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-21T14:14:30Z) - Validation Diagnostics for SBI algorithms based on Normalizing Flows [55.41644538483948]
本研究は,NFに基づく多次元条件(後)密度推定器の検証診断を容易にすることを提案する。
また、局所的な一貫性の結果に基づいた理論的保証も提供する。
この作業は、より良い特定モデルの設計を支援したり、新しいSBIアルゴリズムの開発を促進するのに役立つだろう。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-17T15:48:06Z) - Statistical Efficiency of Score Matching: The View from Isoperimetry [96.65637602827942]
本研究では, スコアマッチングの統計的効率と推定される分布の等尺性との間に, 密接な関係を示す。
これらの結果はサンプル状態と有限状態の両方で定式化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-03T06:09:01Z) - Sequential Permutation Testing of Random Forest Variable Importance
Measures [68.8204255655161]
そこで本研究では、逐次置換テストと逐次p値推定を用いて、従来の置換テストに関連する高い計算コストを削減することを提案する。
シミュレーション研究の結果、シーケンシャルテストの理論的性質が当てはまることを確認した。
本手法の数値安定性を2つの応用研究で検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-02T20:16:50Z) - Composite Goodness-of-fit Tests with Kernels [19.744607024807188]
本稿では,難解な複合テスト問題に対するカーネルベースの仮説テストを提案する。
実験では,最小距離推定器を用いて,最大平均誤差とカーネルのStein誤差を推定した。
主な結果として、パラメータを推定し、正しいテストレベルを維持しながら、同じデータ上でテストを実行することができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-19T15:25:06Z) - Slice Sampling for General Completely Random Measures [74.24975039689893]
本稿では, 後続推定のためのマルコフ連鎖モンテカルロアルゴリズムについて, 補助スライス変数を用いてトランケーションレベルを適応的に設定する。
提案アルゴリズムの有効性は、いくつかの一般的な非パラメトリックモデルで評価される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-24T17:53:53Z) - Good Classifiers are Abundant in the Interpolating Regime [64.72044662855612]
補間分類器間のテストエラーの完全な分布を正確に計算する手法を開発した。
テストエラーは、最悪の補間モデルのテストエラーから大きく逸脱する、小さな典型的な$varepsilon*$に集中する傾向にある。
以上の結果から,統計的学習理論における通常の解析手法は,実際に観測された優れた一般化性能を捉えるのに十分な粒度にはならない可能性が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-22T21:12:31Z) - The Chi-Square Test of Distance Correlation [7.748852202364896]
チ二乗検定は非パラメトリックであり、非常に高速であり、強い負のタイプ計量または特徴核を用いてバイアス補正された距離相関に適用できる。
基礎となるカイ二乗分布は上尾部の制限零分布をよく近似し支配しており、カイ二乗試験が独立性テストに有効で一貫性があることを証明している。
論文 参考訳(メタデータ) (2019-12-27T15:16:40Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。